The influence of buoyancy on diving metabolism of Steller sea lions (Eumetopias jubatus)
Notice bibliographique
Résumé
Resting (RMR) and diving metabolic rates (DMR, l O 2 ·min −1 ) were measured in 3 female Steller sea lions (body masses, M b ): 135.0, 168.8 and 213.1 kg) in water with and without adjustment in buoyancy to determine if seasonal fluctuations in subcutaneous adipose tissue affect DMR. Total body water was used to assess percent body fat (body condition) and buoyancy for the control condition (B, range: −86N to −51N). Buoyancy was adjusted either positively (B+, range: −62N to −33 N) or negatively (B−, −101N to 64N) from the control condition to investigate the full range of body conditions experienced in the wild (12–27% body fat). Mean RMR ranged between 1.65 to 1.12 l O 2 · min −1 and was positively correlated with M b (P < 0.01). DMR was corrected for M b (sDMR) using a mass exponent of 0.6 (McPhee et al., J Exp Biol 2002). sDMR was found to decline exponentially with dive duration (DD, min), although significant differences were observed in slope and intercept (P < 0.01) between animals (r 2 = 0.51, ANCOVA). The best mixed model ANOVA, including animal as a random factor, was: urn:x-wiley:08926638:media:fsb2fasebj215a593d:fsb2fasebj215a593d-math-0001 Consequently, sDMR was unaffected by changes in buoyancy but increased with depth and decreased with DD. (Support: North Pacific Marine Science Foundation and NOAA)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».